风力机叶型增升技术

介绍了利用栅片改善风力机叶型大迎角下气动性能的研究结果。通过对风力机专用翼型的数值模拟,研究了栅片对翼型流动分离的控制效果,并在数值模拟结果的基础上对栅片进行基因算法优化。优化过程采用多岛基因算法,以N-S方程为控制方程,以升力最佳为目标,对栅片进行多参数优化。结果表明:栅片可以有效控制翼型的失速特性,抑制翼型大迎角下的流动分离,推迟失速攻角和增加升力;基因优化算法能更大地提升栅片的控制效果。     

带权优化约束Delaunay三角化算法

Delaunay细化算法是目前大多数约束Delaunay三角化算法的主要思想,针对其要求输入的约束条件中不能包含夹角较小的尖角的问题,给出了Delaunay细化算法收敛的充分条件,并通过在尖角点和尖角边处引入带权点和带权Delaunay空圆/球准则的方法提出了一种带权优化约束Delaunay三角化算法,解决了经典的细化算法在尖角处算法不收敛时需引入辅助控制区域以及过多辅助点的问题,对算法的收敛性进行了分析,给出了相应的算法应用实例,可以应用于复杂几何对象的科学计算和工程分析.     

基于小生境遗传算法的多峰函数优化

根据多峰目标函数的具体情况,应用遗传算法随机寻优得到若干个最优值,以这些值作为小生境遗传算法的先验知识,指导小生境距离参数的确定。依据此方法确定小生境距离参数,应用小生境遗传算法成功求解了shubert多峰函数的所有全局最优值。并与相同遗传操作和相同参数下的遗传算法作比较,小生境遗传算法不但能一次性地寻求到解空问中所有的最优解,而且就寻求一个最优点而言收敛速度快于非小生境遗传算法。     

面向任务的装备维修保障资源配置研究

资源配置是装备维修保障的重要组成部分,为了在装备发生故障后,合理优化资源配置,快速修复故障设备、恢复军队战斗力,本文提出了一种面向任务的装备维修保障资源配置模型,并利用遗传算法进行求解。在算法设计过程中,采用更接近问题空间的实数编码形式,并且通过嵌入有限选择的随机替换模块,良好解决了在明确任务需求以及维修保障资源条件下的任务与资源配置问题,避免了资源的重复分配。本文通过具体实例分析证明了该方法的可行性、有效性和适用性,为该类决策支持系统的设计与开发提供了思路,对于未来信息化战场上的装备维修资源保障辅助决策提供了重要参考。     

基于区块链的多先进战机协同作战资源自适应调度

对于多先进战机协同作战资源调度问题,需综合考虑先进战机的攻击能力和防御能力,以作战收益最大和代价最小为目标,给出最优资源调度方案,从而实现作战效能的最大化。本文针对资源调度问题中存在的先进战机间相互不信任进而导致作战效能降低的问题,提出了基于区块链的多先进战机协同作战资源调度框架,并基于智能合约建立了多先进战机协同作战资源调度数学模型,同时利用改进遗传算法进行求解。仿真结果表明,基于区块链的多先进战机协同作战资源自适应调度方法在保证先进战机间相互完全信任的基础上,确保了战场信息交互的安全性和可靠性,间接提升了作战效能。     

基于遗传算法的飞行管理系统余度配置优化方法

余度设计是飞行管理系统研制过程中提升其安全性的主要手段之一。针对余度设计受制造预算(经济性)与使用阶段维修保障资源消耗(可靠性)的制约问题,基于飞行管理系统的安全性、基本可靠性及经济性数学模型,利用改进后适用于整数优化的遗传算法,提出了一种以安全性为目标、基本可靠性与经济性为约束的余度配置优化方法,并以实例说明其适用于较为复杂系统的余度配置优化。经过敏感性分析发现,安全性指标最优值随着基本可靠性约束下限的提高而降低,随着经济性约束上限的增加而增加。2种约束条件对优化目标竞争约束,在同一时刻只有1种约束条件起主要约束作用。     

基于代理模型的浮动壁式火焰筒壁温优化设计

为了使得浮动壁结构具有更好的冷却效果,开展了浮动壁壁温优化研究;将代理模型技术与遗传算法相结合,并发展应用于某气动参数下的浮动壁式火焰简壁温优化设计,使浮动壁的平均壁温降低了2.4%;同时根据构造所得的代理模型,对浮动壁壁温随几何参数的变化规律展开分析,研究了壁温随孔径和冲击间距的变化规律.分析结果表明,在选择的尺寸约...     

利用遗传算法优化TTCAN网络的时间调度系统矩阵

引入了遗传算法对时间触发CAN(TTCAN)网络中的时间调度表进行优化。同时,针对问题的特殊性,本文对所引入遗传算法作了进一步改进,以取得更好的性能。最后,本文利用汽车工业的PSA标准消息子集对本方法进行了验证,实验表明,本方法可以有效的减少网络中的抖动问题,取得了满意的效果。     

基于遗传算法的机载武器调度优化

针对航母机载武器弹药调度存在的过程复杂、不确定性强、涉及因素多等特点,建立了现阶段机载武器弹药调度模型。通过设计编码方案,选择适应度函数,设定交叉、变异操作建立了基于遗传算法的调度优化模型,并通过 Matlab软件进行了仿真验证。结果表明,该优化过程可在一定程度上缩短调度总时间,提高调度效率。     

基于遗传算法优化神经网络的结冰环境中MVD和LWC预测

水滴平均体积直径（Mean volumetric diameter,MVD）和液态水含量（Liquid water content,LWC）是两个影响飞机结冰的重要气象参数,但在实际中难以准确测得,如果能够实时、准确地获取这两个参数可以为积冰预测和飞机适航认证标准的建立提供一些指导。文中提出了一种基于遗传算法优化神经网络的结冰气象参数预测模型。以不同测点组合的冰厚和结冰速率、环境温度、飞行速度和机翼迎角为输入参数,结冰气象参数MVD和LWC为输出参数,构建遗传算法优化的结冰气象参数预测模型,并通过预测模型对数值计算测试组数据和结冰风洞实验数据的结冰气象参数进行预测。结果表明,基于遗传算法优化Elman神经网络的预测模型对结冰气象参数的测试组预测相对误差在10%以内,实验数据相对误差在20%以内,该方法具有一定的可行性。